联邦学习如何保护企业数据的安全？另外，联邦学习与现在的LLM有冲突吗？还是相辅相成的关系？
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- 隐私保护联邦学习采用了密码学技术，可以有效的保护企业数据的安全。
- 数据传输时是密文状态下的，无法推断出原始数据的信息；
- 我认为是相辅相成的关系，通过联合多方数据，可以训练出更好的模型，而且分布式计算可以提高运算效率。
2024-05-11 16:07:13赞同 展开评论 打赏 -
本地建模。
联邦建模服务采用联合计算的模式，实现在原始数据不离开本地的前提下，完成模型的研发和效果评估。联邦建模产品作为联邦建模服务的可视化操作平台，是面向联邦模型开发者，进行数据处理、模型研发和模型评估的平台。联邦建模集成了联邦学习，可信执行环境（Trusted Execution Environment，简称 TEE）、多方安全计算（Secure Multi-Party Computation，简称 MPC）和差分隐私（Differential Privacy，简称 DP）等技术手段，对差分攻击进行抵御，保护各参与方的中间信息。
参考文档https://help.aliyun.com/document_detail/356688.html?spm=a2c4g.368465.0.0.b4ee219etsFll2
2024-05-11 09:15:34赞同 展开评论 打赏
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